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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. コンピュータセキュリティシンポジウム
  4. 2024

顔検出器を攻撃対象としたRemote Adversarial Patchの検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240843
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240843
90daa8a2-54a8-4f43-be57-b13b9e5cd05e
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CSS2024097.pdf IPSJ-CSS2024097.pdf (5.1 MB)
 2026年10月15日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CSEC:会員:¥0, SPT:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type Symposium(1)
公開日 2024-10-15
タイトル
言語 ja
タイトル 顔検出器を攻撃対象としたRemote Adversarial Patchの検討
タイトル
言語 en
タイトル Enhancing Remote Adversarial Patch Attacks on Face Detectors with Tiling and Scaling
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 敵対的攻撃,敵対的パッチ,顔検出
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
静岡大学
著者所属
東北大学
著者所属
静岡大学
著者所属
静岡大学/理研AIP
著者所属(英)
en
Shizuoka Univ.
著者所属(英)
en
Tohoku Univ.
著者所属(英)
en
Shizuoka Univ.
著者所属(英)
en
Shizuoka Univ. / RIKEN AIP
著者名 岡野, 真空

× 岡野, 真空

岡野, 真空

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伊藤, 康一

× 伊藤, 康一

伊藤, 康一

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西垣, 正勝

× 西垣, 正勝

西垣, 正勝

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大木, 哲史

× 大木, 哲史

大木, 哲史

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著者名(英) Masora, Okano

× Masora, Okano

en Masora, Okano

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Koichi, Ito

× Koichi, Ito

en Koichi, Ito

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Masakatsu, Nishigaki

× Masakatsu, Nishigaki

en Masakatsu, Nishigaki

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Tetsushi, Ohki

× Tetsushi, Ohki

en Tetsushi, Ohki

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本論文では,顔検出器を攻撃対象としたRemote Adversarial Patch(RAP)の攻撃実現性について議論する.顔検出器を攻撃対象としたRAPは,一般物体検出器を攻撃対象とした場合と比較して次のような困難な点が存在する.(1)様々なスケールの物体が検出対象であり,特に小さな顔については検出の根拠となる特徴量の畳み込み量が少なく,推論結果に影響を及ぼす範囲の制約が大きい.(2) 2クラス分類問題であるため,クラス間の特徴のギャップが大きく,推論結果を別クラスへ誘導する攻撃が困難である.本論文では,それぞれの問題に対して,新たなパッチの配置方法と損失関数を提案する.生成されたパッチは多クラス物体検出器に対するRAP生成手法を顔検出器に転用したものと比較して,優れた検出妨害効果を示した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper discusses the attack feasibility of Remote Adversarial Patch (RAP) targeting face detectors. RAP targeting face detectors has the following difficulties compared to RAP targeting general object detectors. (1) Objects of various scales are targets for detection, and especially for small faces, the amount of convolution of features to be used as the basis for detection is small, and the range of influence on the inference results is highly restricted. (2) Also, since this is a two-class classification problem, the feature gaps between classes are large, making it difficult to attack the inference results by guiding them to another class. In this paper, we propose a new patch placement method and loss function for each problem. The patches targeting the proposed face detector showed superior detection obstruct effects compared to the patches targeting the general object detector.
書誌情報 コンピュータセキュリティシンポジウム2024論文集

p. 711-718, 発行日 2024-10-15
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 07:50:24.652494
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